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软件工程：原理与实践 - 免费
第 1 章 简介 1 1.1 什么是软件工程？...................5 1.2 软件开发阶段 ................10 1.3 维护或发展 ...........................16 1.4 从战壕中走出来 .....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 1.4.1 阿丽亚娜 5 号，501 航班。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 1.4.2 Therac-25 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。......19 1.4.3 伦敦救护服务 ..............21 1.4.4 谁来统计选票？...........。。。。。。。。23 1.5 软件工程道德。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 1.6 何去何从？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 1.7 总结。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 1.8 进一步阅读。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 练习。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30
模型驱动软件工程实践
本书讨论了基于模型的方法如何改善软件专业人员的日常实践。这被称为模型驱动软件工程 (MDSE) 或简称为模型驱动工程 (MDE)。各种定量和定性研究表明，MDSE 实践已被证明可以提高软件开发的效率和效果。预计在不久的将来，软件行业对 MDSE 的采用将呈指数级增长，例如由于软件开发和业务分析的融合。本书的目的是为您提供一个敏捷而灵活的工具，向您介绍 MDSE 的世界，从而让您快速了解它的基本原理和技术，并根据您的需要选择合适的 MDSE 工具，这样您就可以立即开始从 MDSE 中受益。本书面向多种读者，包括：专业人士、首席技术官、首席信息官和团队经理，他们需要对这个问题有一个全面的了解，以便在为公司或团队选择最佳开发技术时做出适当的决定；软件分析师、开发人员或设计人员，他们希望使用 MDSE 来提高日常工作效率，无论是通过应用基本建模技术和符号，还是通过定义新的领域特定建模语言并在软件工厂中应用端到端 MDSE 实践；以及学术教师和学生，以解决 MDSE 的本科和研究生课程。在广告
软件工程（CSE 和 IT 通用）课程大纲
第二单元需求工程：功能性和非功能性需求、软件需求文档、需求规范、需求工程、需求引出和分析、需求验证、需求管理、系统建模：上下文模型、交互模型、结构模型、行为模型、模型驱动工程。设计概念：设计过程、设计概念、设计模型和架构设计：软件架构、架构流派和架构风格。
高级软件工程课程描述
本课程使用当代标准和工具研究高级软件工程实践。学习者将探索软件测试、验证、文档、软件开发方法、基于模型的开发和软件架构。将考虑行业标准、安全注意事项、指导软件开发的道德和专业行为准则以及约束，以实现开发可靠、安全、可维护和适应性强的软件的目标。学习者将应用用于管理软件开发生命周期的方法。
量子计算的软件工程挑战
2.1雷击在研讨会共同主席的短暂欢迎之后，第一个Session包括研讨会参与者的15次十分钟闪电谈判。谈判集中在连接到量子软件工程的多个主题上。课程的主要目标是让参与者彼此了解，并将他们暴露于工作店中涵盖的各个专业知识领域。更具体地说，会议开始了与量子理论有关的谈话。之后，随后的闪电谈判集中在四个主要主题上。首先，我们包括了与量子编程有关的谈判，除了应对诸如混合软件模范之类的特定挑战之外，概述了最初几十年中所学到的教训，除了解决Quan-k-Union问题与Quantun-union Computs的解决方案，用Quantum Computs的解决方案，如何编程量子量子的消灭者，以及如何编程量子量子计算。在第二，我们朝
软件工程中的机器学习方法
I.引言热视角包括人工智能（AI），机器学习（ML），数据挖掘和大数据分析。这些领域对于科学交流至关重要。象征着它们对现代文化的影响。机器学习开发了通过经验改进的程序。机器学习算法运行良好。它在许多领域都有用。机器学习领域已提高。用于软件工程中的特征提取和测试。软件开发人员可以更好地了解机器学习方法，并通过评估假设和保证来帮助用户选择和执行最佳方法。未来的软件工程（SE）方法和技术将需要更多的自动化以适应不断变化的软件开发方法。该系统是轻巧，适应性和可扩展性的，可以满足开发人员不断上升的需求并提高生产率。用户的文本增加了对机器学习（ML）应用程序的依赖，需要高级工程技术，以创建一个可以适应未来需求的强，弹性的系统。日益增长的依赖强调了对高级和有组织的工程程序的需求。
软件工程顶点项目 – 2019-2020
软件工程顶点项目 – 2019-2020 – 周二课程项目：Class Recommendr 摘要：在过去 4 年的大学生活中，我们有很多机会选择自己想上的课程。这些选修课通常数量众多，涵盖各种各样的主题，信息遍布各处，这意味着我们永远找不到适合自己的正确选修课。因此，我们创建了 Class Recommendr，以减轻寻找选修课的压力并帮助您找到合适的课程。Class Recommendr 是一个 Web 应用程序，它使用自然语言处理和词向量化算法来确定课程之间的相似性。然后，我们从用户那里收集他们过去喜欢（或感兴趣）的课程信息，并为他们提供最相似的课程。用户可以更改他们喜欢的课程以接收不同的推荐，或者通过过滤器提供限制以帮助缩小搜索范围。有了 Class Recommendr，找到适合您的课程将不再是一件苦差事。团队： OlivUS William Fincher - wfincher@uwo.ca Jacob Prouse - jprouse2@uwo.ca Kyle Hendrikx - khendr6@uwo.ca
UNIT-I-软件工程– SBS1204 - Sathyabama
SDLC 是软件组织内软件项目遵循的流程。它包含一个详细的计划，描述如何开发、维护、替换和更改或增强特定软件。生命周期定义了一种改进软件质量和整体开发过程的方法。下图是典型 SDLC 各个阶段的图形表示。SDLC 包括以下阶段：
软件工程中的机器学习：实用...
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软件工程中的生成AI
摘要 - 软件系统的不断变化的动态以及软件行业中更频繁地提供产品更新的压力不断上升，提出了严重的测试挑战。人工智能（AI）现在被认为是一种破坏性技术，可以为测试案例生成，验证和整体质量管理提供质量保证的解决方案。在本文中，我们讨论了人工智能如何实现有效的软件测试的创建，并在出现之前预测了可能的缺陷并提高了产品的可靠性。在本文中讨论了各种领域内的案例研究，包括银行，电子商务，汽车，医疗保健和电信，AI的功能角色和价值都在其实际利用方面进行了解释。它还确定了实施人工智能解决方案（例如数据质量，可解释性和道德问题）的基本问题。它可以深入了解如何克服这些障碍。随着AI的成长，该技术将塑造软件测试字段，以帮助组织在更少的时间内开发更高质量的软件。索引术语 - 人工智能（AI），软件测试，质量保证，测试案例生成，测试案例验证，预测分析，自动化，机器学习。